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公开(公告)号：CN119361158B
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202411912850.9
申请日：2024-12-24
Applicant: 安徽医科大学第一附属医院
Abstract: 本申请涉及盆底康复检测技术领域，公开了基于多模态数据融合的盆底康复训练状态检测方法和系统。该方法包括：获取在康复训练状态下采集得到的待康复用户的多模态数据，所述多模态数据包括运动模态数据、生理模态数据；提取所述多模态数据的关键信息，以获得所述多模态数据中的每个模态数据的关键模态特征数据；将每个模态数据的关键模态特征数据进行数据融合，得到融合后的多模态数据；将融合后的多模态数据输入至康复检测计算模型，得到待康复用户的康复检测结果。本发明的方法通过多模态数据融合，综合利用生理模态数据、运动模态数据，可以更全面地评估患者的康复状态，从而提高检测的准确性。
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公开(公告)号：CN118822045B
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202411299165.3
申请日：2024-09-18
Applicant: 安徽医科大学第一附属医院 , 合肥综合性国家科学中心大健康研究院
IPC: G06Q10/04 , G06Q40/08 , G16H10/60 , G16H15/00 , G06F18/2113 , G06F18/243 , G06N20/20 , G06N5/01 , G06N5/045 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开了一种基于人工智能技术的医保DRG分组预测方法及系统，涉及医学人工智能技术领域，该预测方法包括以下步骤：S100，特征重要性分析：运用特征重要性评估算法综合分析和展示重要特征在不同分组中的分布，分析重要特征与其他特征的相关性，本发明通过引入人工智能技术，运用特征重要性评估算法进行综合分析、利用逐层相关性传播技术解释决策过程，能够从多个角度对医保数据进行深入剖析，这使得预测结果更加准确，更好地理解不同因素对DRG分组的影响，避免单一因素导致的片面决策，为医保机构和医疗服务提供者提供了更科学的决策依据，同时，对决策路径的详细解释和案例对比分析，有助于发现潜在的规律和问题。
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公开(公告)号：CN118919089A
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202411404834.9
申请日：2024-10-10
Applicant: 安徽医科大学第一附属医院 , 合肥综合性国家科学中心大健康研究院
IPC: G16H50/70 , G16H50/30 , G16H10/60 , G06F18/214 , G06F18/241 , G06N20/00
Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习的重症专科能力评估方法及系统，涉及医疗信息技术领域，该方法包括以下具体步骤：数据收集与预处理：从医院信息系统和电子病历系统中收集重症患者的临床数据，本发明通过结合医学知识和数据挖掘技术，对重症患者的临床数据进行深度分析和特征选择，并通过采用关联规则挖掘技术，发现不同因素之间的潜在关联规则，基于这些关联规则通过机器学习算法构建的潜在风险预测模型，提前预测重症患者可能出现的并发症风险，并给出个性化的预防措施建议。相比传统方法更加精准和个性化，有助于提高诊疗效果，减少并发症的发生，提升患者的生存质量和满意度。
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公开(公告)号：CN119230097B
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202411730396.5
申请日：2024-11-29
Applicant: 安徽医科大学第一附属医院
Abstract: 本发明涉及脑卒中诊疗技术领域，且公开了基于数据分析的出血性脑卒中诊疗评估系统，包括多维采集模块和智能诊疗模块。该基于数据分析的出血性脑卒中诊疗评估系统通过多维采集模块获取所有脑卒中患者的个人信息、治疗数据和身体机能数据，并分类组成数据集，智能诊疗模块综合年龄、诱发性疾病和生活习惯，分析每个脑卒中患者的发病风险，生成对应的风险评分，深入分析个体差异性，智能诊疗模块分析每个脑卒中患者病情的变化趋势和血肿扩张的风险，生成对应的波动指数和血肿评分，再分析每个脑卒中患者预后的身体状态，生成对应的机能数据组，判断患者脑卒中的发病风险等级和病情发展趋势，精准预测血肿扩张趋势，并输出对应的诊疗建议。
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公开(公告)号：CN118822045A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202411299165.3
申请日：2024-09-18
Applicant: 安徽医科大学第一附属医院 , 合肥综合性国家科学中心大健康研究院
IPC: G06Q10/04 , G06Q40/08 , G16H10/60 , G16H15/00 , G06F18/2113 , G06F18/243 , G06N20/20 , G06N5/01 , G06N5/045 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开了一种基于人工智能技术的医保DRG分组预测方法及系统，涉及医学人工智能技术领域，该预测方法包括以下步骤：S100，特征重要性分析：运用特征重要性评估算法综合分析和展示重要特征在不同分组中的分布，分析重要特征与其他特征的相关性，本发明通过引入人工智能技术，运用特征重要性评估算法进行综合分析、利用逐层相关性传播技术解释决策过程，能够从多个角度对医保数据进行深入剖析，这使得预测结果更加准确，更好地理解不同因素对DRG分组的影响，避免单一因素导致的片面决策，为医保机构和医疗服务提供者提供了更科学的决策依据，同时，对决策路径的详细解释和案例对比分析，有助于发现潜在的规律和问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114631818A
公开(公告)日：2022-06-17
申请号：CN202210207293.5
申请日：2022-03-03
Applicant: 安徽医科大学第一附属医院
IPC: A61B5/22 , A61B5/00 , A63B23/20 , G09B5/02 , G09B5/04 , G09B5/06 , C08K7/24 , C08L75/08 , G06T19/00
Abstract: 本发明公开了一种适用盆底肌功能训练的VR眼镜，包括眼镜主体和佩戴件，眼镜主体内部设有VR主机，VR主机包括：播放模块，用于播放促进盆底肌功能训练的场景视频和/或音频；信息模块，用于与盆底肌功能训练设备数据交互；存储模块，用于存储盆底肌功能训练时的训练数据；判断模块，用于将训练数据与训练标准比较，判断训练数据是否达到标准；反馈模块，用于在训练数据达到标准时反馈出训练达标信号，在训练数据未达到标准时反馈出训练调整信号。该VR眼镜中可搭建多种生物反馈训练的虚拟三维场景，让患者置身于由自身体征驱动的环境中，同时还可记录并实时向用户反馈训练数据，实现生物反馈的驱动场景和患者本人的无缝交互，显著提高训练效果。
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公开(公告)号：CN119280676A
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202411835968.6
申请日：2024-12-13
Applicant: 安徽医科大学第一附属医院
Abstract: 本发明提供一种基于虚拟现实技术的盆底康复训练辅助系统，涉及康复信息处理技术领域，所述系统包括：VR设备、肌电信号采集设备、刺激释放设备以及姿态采集设备，VR设备包括VR眼镜和处理器；刺激释放设备用于根据处理器的刺激释放指令释放电刺激，肌电信号采集设备用于采集盆底肌的肌电信号；姿态采集设备为穿戴式传感设备，用于检测各个穿戴式传感设备之间的相对位置关系。处理器用于：根据穿戴式传感设备采集的相对位置关系确定是否对盆底肌进行刺激，并接收肌电信号采集设备检测到的肌电信号；根据肌电信号，确定盆底康复训练效果评分。根据本发明，可使康复训练方式与使用者的实际状况匹配，提升肌肉训练的精度和效果。
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公开(公告)号：CN119015544A
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN202410985261.7
申请日：2024-07-22
Applicant: 安徽医科大学第一附属医院
IPC: A61M5/32
Abstract: 本发明公开了一种具有识别注射针头功能的智能锐器盒，涉及医疗锐器收集装置技术领域，包括智能锐器盒，智能锐器盒的顶壁设置有两个微型称重器，两个微型称重器的底部均安装有连接板，两个连接板相对的一端均转动连接有转动轴，连接板的内部开设有环形凹槽，环形凹槽的内部设置有自动复位装置，自动复位装置包括旋转压块，旋转压块滑动连接在环形凹槽的内部，旋转压块固定连接在转动轴的表面，医护人员只需要把针头放在两个挡板的表面即可，两个微型称重器自动对针头进行称重做出判断并借助无线网络或蓝牙通过其软件系统和医院信息系统联动对不同规格针头的数量进行核对和清点，有利于临床安全管理和成本控制。
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公开(公告)号：CN118692664A
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202411186912.2
申请日：2024-08-28
Applicant: 安徽医科大学第一附属医院
Abstract: 本发明涉及计算机辅助医疗技术领域，且公开了一种基于大模型技术的肝病早期诊断与治疗的方法及系统，所述系统由数据管理模块、影像处理模块、决策支持模块和数据安全和隐私模块组成。本发明通过系统能够自动从医院影像系统、电子病历系统中获取数据，并进行统一的标准标注，医生就不需要为了找到或标准化数据而花费大量时间筛选，直接使用系统提供的标准化的数据集，系统提供多数据集选择和同步显示功能，增加了诊断的精确度和深度，系统的影像处理模块集成了去噪、对比度调整和清晰度提升增强技术，提高了诊断的准确性和治疗方案的可行性，达到了具有诊断决策支持功能，辅助医生在诊断过程中缺乏必要的辅助信息的有益效果。
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公开(公告)号：CN119280676B
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202411835968.6
申请日：2024-12-13
Applicant: 安徽医科大学第一附属医院
Abstract: 本发明提供一种基于虚拟现实技术的盆底康复训练辅助系统，涉及康复信息处理技术领域，所述系统包括：VR设备、肌电信号采集设备、刺激释放设备以及姿态采集设备，VR设备包括VR眼镜和处理器；刺激释放设备用于根据处理器的刺激释放指令释放电刺激，肌电信号采集设备用于采集盆底肌的肌电信号；姿态采集设备为穿戴式传感设备，用于检测各个穿戴式传感设备之间的相对位置关系。处理器用于：根据穿戴式传感设备采集的相对位置关系确定是否对盆底肌进行刺激，并接收肌电信号采集设备检测到的肌电信号；根据肌电信号，确定盆底康复训练效果评分。根据本发明，可使康复训练方式与使用者的实际状况匹配，提升肌肉训练的精度和效果。
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